論文の概要: Quantifying the Uncertainty of Precision Estimates for Rule based Text Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09198v1
• Date: Tue, 19 May 2020 03:51:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 12:56:15.877909
• Title: Quantifying the Uncertainty of Precision Estimates for Rule based Text Classifiers
• Title（参考訳）: 規則に基づくテキスト分類器の精度推定の不確かさの定量化
• Authors: James Nutaro and Ozgur Ozmen
• Abstract要約: キーサブストリングの存在と欠如を利用して分類決定を行うルールベースの分類器は、それらの精度の不確かさを定量化する自然なメカニズムを持つ。 バイナリ分類器にとって重要な洞察は、文書によって誘導される部分弦集合の分割をベルヌーイ確率変数として扱うことである。 このアプローチの実用性は、ベンチマーク問題で実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rule based classifiers that use the presence and absence of key sub-strings to make classification decisions have a natural mechanism for quantifying the uncertainty of their precision. For a binary classifier, the key insight is to treat partitions of the sub-string set induced by the documents as Bernoulli random variables. The mean value of each random variable is an estimate of the classifier's precision when presented with a document inducing that partition. These means can be compared, using standard statistical tests, to a desired or expected classifier precision. A set of binary classifiers can be combined into a single, multi-label classifier by an application of the Dempster-Shafer theory of evidence. The utility of this approach is demonstrated with a benchmark problem.
• Abstract（参考訳）: キーサブストリングの存在と欠如を利用して分類決定を行うルールベースの分類器は、それらの精度の不確かさを定量化する自然なメカニズムを持つ。 バイナリ分類器にとって重要な洞察は、文書によって誘導される部分弦集合の分割をベルヌーイ確率変数として扱うことである。 各確率変数の平均値は、その分割を誘導する文書で示される場合の分類器の精度の推定値である。 これらの手段は、標準的な統計検査を用いて、望ましいまたは期待される分類器の精度と比較することができる。 バイナリ分類器の集合は、証拠のデンプスター・シェーファー理論の適用により単一の多ラベル分類器に結合することができる。 この手法の有用性はベンチマーク問題によって実証される。

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